Pytorch, tensor存储机制
tensor在内存的储存，分为两个部分(也就是说一个tensor占用了两个内存位置)，一个内存储存了这个tensor的形状size、步长stride、数据的索引等信息，我们把这一部分称之为头信息区（Tensor）；另一个内存储的就是真正的数据，我们称为存储区 （Storage）。
类似TCP IP，地址头，及存储空间。C语言的结构体也可以实现这种。
1）storage().data_ptr()
(Pdb) xx= batch_T.storage().data_ptr()
(Pdb) p xx
2506820080832
(Pdb) batch_T[0,0].storage().data_ptr()
2506820080832
(Pdb) batch_T[0,1].storage().data_ptr()
2506820080832
(Pdb) batch_T[0,2].storage().data_ptr()
2506820080832
可见不同元素的头位置是一样的，
2）storage_offset()可以得到偏移
(Pdb) batch_T[0,0,0].storage_offset()
0
(Pdb) batch_T[0,2,0].storage_offset()
4
(Pdb) batch_T[0,4,0].storage_offset()
8
(Pdb) batch_T[0,4,0].dtype
torch.float64(Pdb) batch_T[0,4,0]
tensor(-0.0550, dtype=torch.float64)
这个可以得到偏移，但是实际内存地址还是不知道。每个都会带个类型？